BERT是建立在最近NLP社区中涌现的一些聪明的想法之上,包括但不限于半监督序列学习(Andrew Dai和Quoc Le)、ELMo(由Matthew Peters和来自AI2的研究人员和UW CSE),ULMFiT(由fast.ai创始人Jeremy Howard和Sebastian Ruder提供)和OpenAI转换器(由OpenAI研究人员Radford,Narasimhan,Salimans和Sutskever提供)和Transformer(Vaswani...
根据最新最先进的系统(Lample等人,2016;Peters等人,2017),基线模型使用预训练词嵌入,一个字符CNN表征,两个biLSTM层,以及一个随机条件场(CRF)损失(Lafferty等人,2001),类似于Collobert等人的模型(2011)。如表1所示,我们的ELMo增强biLSTM-CRF在F_1上取得了5次平均92.22%的性能。我们的系统与Peters等人(2017)先前的...
[1]. Peters, M. , Neumann, M. , Iyyer, M. , Gardner, M. , & Zettlemoyer, L....
ELMo embeddings (Peters et. al, 2018)对NLP社区产生了巨大的影响,最近的出版物可能使用这些嵌入来提高下游NLP任务的性能。然而,在现有的NLP架构中集成ELMo嵌入并不简单。与传统的单词嵌入(如GloVe或word2vec嵌入)不同,ELMo的双向语言模型在一个句子中为每个标记生成三个1024维的向量。Peters等人建议学习这三个向量...
[1] Peters, M. E. et al. Deep contextualized word representations. naacl (2018). [2] Radford, A. & Salimans, T. Improving Language Understanding by Generative Pre-Training. (2018). [3] Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K. & Toutanova, K. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional...
深入了解ELMo,你可以参考Peters等人的论文[1],以及相关的中文资源,如知乎文章、Allennlp教程、GitHub教程和库[9][10]。ELMo的潜力无限,期待你在实践中发现更多可能。感谢你对NLP技术的关注与探索!Peters, M. W., et al. "Deep contextualized word representations." arXiv:1802.05365 (2018)Kim,...
Howard & Ruder (2018)、Peters 等 (2018)、 Radford 等 (2018) 表明,通过生成式语言建模(LM)以无监督方式预训练的各种编码器也是有效的。然而,每篇论文都使用自己的评估方法,不清楚哪个预训练任务最有效,或者是否可以有效地组合多个预训练任务;在句子到向量编码的相关设置中,使用多个标注数据集的多任务学习...
论文《Deep contextualized word representations》简称ELMo,作者Matthew E. Peters(Allen Institute for Artificial Intelligence),经典的预训练论文。 2. 摘要 我们引入了一种新型的深度上下文化的单词表示,它同时建模: 单词使用的复杂特征(例如,语法和语义)。
[1]. Peters, M. , Neumann, M. , Iyyer, M. , Gardner, M. , & Zettlemoyer, L....
Peters, Matthew E., et al. “Deep contextualized word representations.” arXiv preprint arXiv:1802.05365 (2018). https://allennlp.org/elmo Kim Y, Jernite Y, Sontag D, et al. Character-Aware Neural Language Models[C]//AAAI. 2016: 2741-2749. ...